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DeepLearning.AI Retrieval Augmented Generation Kurs

KI-Lernen#79Unternehmensschulung & E-LearningMit finanzieller Unterstützung bezahlt · Coursera

Der DeepLearning.AI Retrieval Augmented Generation Kurs vermittelt praktisches Wissen zur Entwicklung von RAG-Anwendungen. Lernen Sie Architektur, Bereitstellung und Bewertung, um zuverlässige Systeme zu erstellen, die große Sprachmodelle mit relevanten Daten erweitern.

  • Dauer26 Std. 3 Min.
  • Module49 Videolektionen in 5 Modulen
  • PreisKostenlos
  • ZertifikatKostenpflichtige Zusatzoption
  • NiveauMittelstufe
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Screenshot von DeepLearning.AI Retrieval Augmented Generation Kurs
Screenshot von DeepLearning.AI Retrieval Augmented Generation Kurs

Der DeepLearning.AI Retrieval Augmented Generation (RAG) Kurs bietet ein tiefes Verständnis dafür, wie man produktionsbereite RAG-Anwendungen entwickelt. Dieser Kurs richtet sich an Personen mit mittleren Python-Kenntnissen und einem grundlegenden Verständnis von generativer KI. Unter der Leitung von Zain Hasan, einem KI-Ingenieur und Pädagogen, behandelt der Kurs die Architektur, Bereitstellung und Bewertung von RAG-Systemen.

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Die Teilnehmer lernen, jeden Teil eines RAG-Systems zu entwerfen und umzusetzen, von Abrufsystemen und Vektordatenbanken bis hin zu großen Sprachmodellen und Bewertungsplattformen. Der Kurs betont die Bedeutung der Verankerung von Modellantworten in relevanten, oft privaten oder aktuellen Daten, was entscheidend ist, da LLMs in echte Produkte und Arbeitsabläufe integriert werden.

Der Kurs ist in fünf Module unterteilt, die Themen wie Informationsabruf, Grundlagen der Suche, Vektordatenbanken und Textgenerierung abdecken. Die Studierenden werden praktische Programmieraufgaben durchführen und Komponenten eines RAG-Systems mit realen Datensätzen aus Bereichen wie E-Commerce, Medien und Gesundheitswesen erstellen.

Im Verlauf des Kurses werden die Lernenden kritische Abwägungen erkunden, wie z. B. wann hybride Abrufmethoden eingesetzt werden sollten, wie man die Grenzen des Kontextfensters verwaltet und wie man Latenz und Kosten ausbalanciert. Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer die Fähigkeiten haben, RAG-Systeme zu erstellen, zu bewerten und weiterzuentwickeln, und über Proof-of-Concept-Demos hinaus in die reale Bereitstellung zu gehen.

Der Kurs ist auf Coursera verfügbar und bietet ein Zertifikat nach Abschluss. Er ist selbstgesteuert, sodass die Lernenden in ihrem eigenen Tempo vorankommen können, mit einem geschätzten Aufwand von 5 Stunden pro Woche über einen Monat. Finanzielle Unterstützung ist für berechtigte Personen verfügbar.

  • KategorieUnternehmensschulung & E-Learning
  • PreismodellMit finanzieller Unterstützung bezahlt
  • PlattformenCoursera

  • Mittlere Python-Kenntnisse erforderlich

  • Zertifikat nach Abschluss

  • Selbstgesteuertes Lernen

  • 5 Module zu RAG-Systemen

  • Praktische Programmieraufgaben

  • Echte Datensätze

  • Fokus auf der Verankerung von Modellantworten

  • Unterrichtet von Zain Hasan

  1. Anmelden: Melden Sie sich für den Kurs auf Coursera an

  2. Lernen: Module und Aufgaben abschließen

  3. Anwenden: RAG-Systeme mit echten Datensätzen erstellen

  4. Zertifizieren: Ein Zertifikat nach Abschluss erhalten

  • Gesundheitsanwendungen
  • E-Commerce-Lösungen
  • Medieninhaltsverwaltung
  • Kundensupport
  • Domänenspezifische Chatbots

Von DeepLearning.AI

Eine Funktion von Agentische RAG mit LlamaIndex aufbauen.

DeepLearning.AI Retrieval Augmented Generation Kurs Bewertungen

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